Чтение онлайн

на главную

Жанры

Data Science для карьериста
Шрифт:

Для кого эта книга

Эта книга предназначена для людей, которые еще не начали работать в Data Science, но в перспективе рассматривают такую возможность, а также для тех, кто только начал трудиться в этой сфере. Начинающие специалисты получат навыки, которые необходимы, чтобы стать дата-сайентистами, а джуниоры узнают, как повысить свою экспертность. Многие темы в книге вроде прохождения интервью и обсуждения оффера – это полезные ресурсы, к которым стоит возвращаться на любом этапе карьерного пути.

Структура книги

Эта

книга разбита на четыре части, посвященные этапам, которые проходит начинающий дата-сайентист. В первой части книги, «Data Science. С чего начать», рассказывается о том, что такое DS и какие навыки нужны для работы в этой сфере:

• В главе 1 вы узнаете о функциях дата-сайентиста, а также о различных должностях с аналогичным названием.

• В главе 2 представлено пять примеров компаний, в которых трудятся дата-сайентисты, и показано, как культура и тип каждой из них влияют на работу.

• Глава 3 описывает различные пути, которые можно выбрать для получения важных для дата-сайентиста навыков.

• Из главы 4 вы узнаете, как создавать проекты и делиться ими для создания портфолио.

Во второй части книги, «Как попасть в Data Science», объясняется весь процесс поиска вакансий:

• В главе 5 рассказывается о поиске вакансий и о том, как понять, ради каких из них стоит стараться.

• В главе 6 мы расскажем, как написать сопроводительное письмо и составить резюме, а затем скорректировать их под каждую конкретную вакансию.

• В главе 7 подробно описывается, как проходит интервью и чего от него следует ожидать.

• Из главы 8 вы узнаете, что делать после того, как получен оффер, и как обсуждать его детали.

В третьей части, «Осваиваемся в Data Science», рассматриваются основные моменты первых месяцев работы:

• В главе 9 рассказывается о том, чего следует ожидать в первые несколько месяцев работы в Data Science, а также о том, как провести это время максимально продуктивно.

• В главе 10 рассматривается процесс проведения анализа, являющегося ключевым компонентом большинства должностей в Data Science.

• Глава 11 фокусируется на внедрении моделей машинного обучения, что является необходимым для специалистов, занимающих инженерные должности.

• В главе 12 объясняется, как общаться со стейкхолдерами, – дата-сайентисты занимаются этим чаще, чем большинство других технических специалистов.

В четвертой части, «Как подняться по карьерной лестнице в Data Science», рассматриваются темы для более опытных специалистов, которые ищут способ профессионально вырасти:

• Из главы 13 вы узнаете, что делать с неудавшимися проектами Data Science.

• В главе 14 показано, как стать частью более широкого сообщества дата-сайентистов с помощью участия в конференциях и разработки открытого исходного кода.

• Глава 15 представляет собой руководство по принятию сложного решения об уходе с должности специалиста Data Science.

• Глава 16 – заключительная; в ней рассказывается о должностях, которые могут получить дата-сайентисты по мере продвижения по карьерной лестнице.

Наконец, в приложении мы собрали для вас более 30 вопросов, которые можно услышать во время интервью, а также предложили примеры хороших ответов. Мы пояснили, какие навыки оцениваются при каждом вопросе и как на них лучше отвечать.

Если вы новичок в области Data Science, то начинайте читать с самого начала, а если вы уже работаете в этой сфере, то переходите сразу к той главе, которая предлагает решение вашей текущей задачи. Несмотря на то что последовательность глав соответствует развитию карьеры в этой сфере, их можно читать в произвольном порядке в соответствии с вашими потребностями.

В конце каждой главы – интервью со специалистами, занятыми в разных индустриях. Они рассказывают, как рассмотренные вопросы коснулись их в работе. Мы выбрали тех специалистов, которые внесли весомый вклад в развитие Data Science и которым пришлось пройти интересный путь прежде, чем стать профессионалами.

От издательства

Карьера в Data Science не зависит от страны, в которой вы живете и учитесь. Чтобы двигаться вперед, необходимо лучше понимать, чего от вас ждет работодатель или хедхантер.

Ваши замечания, предложения, вопросы отправляйте по адресу comp@piter.com (издательство «Питер», компьютерная редакция).

Мы будем рады узнать ваше мнение!

На веб-сайте издательства www.piter.com вы найдете подробную информацию о наших книгах.

Об авторах

Эмили Робинсон

Написала Жаклин Нолис

Эмили Робинсон – блестящий старший дата-сайентист в компании Warby Parker; ранее она работала в DataCamp и Etsy.

Впервые я встретила Эмили на Data Day Texas 2018, когда она была одной из немногих слушательниц моего доклада о Data Science в индустрии. В конце моего выступления она подняла руку и задала прекрасный вопрос. К моему удивлению, через час мы поменялись местами – теперь уже я слушала, как она спокойно проводила восхитительную презентацию, и с нетерпением ждала возможности поднять руку и задать ей вопрос. В тот день я уже поняла, какой она трудолюбивый и умный специалист. Несколько месяцев спустя, когда пришло время искать соавтора для моей книги, Эмили Робинсон была первым кандидатом в списке на эту роль. Отправляя ей электронное письмо, я думала, что мне, скорее всего, откажут: она, пожалуй, была «не моего уровня».

Работа с Эмили над этой книгой была сплошным удовольствием. Она очень заботится о трудностях младших специалистов по работе с данными, а еще у нее есть способность четко выделять важное. Она всегда качественно выполняет свою работу и каким-то образом умудряется одновременно писать статьи в блогах. Наблюдая за ней на других конференциях и общественных мероприятиях, я видела, как она общалась со многими дата-сайентистами, каждый из которых чувствовал себя с ней комфортно. Она также является экспертом в области A/B-тестирования и экспериментирования, хотя ясно, что для нее это просто временный этап. При желании она могла бы взять любую другую область DS и стать в ней экспертом.

Поделиться:
Популярные книги

Вперед в прошлое 3

Ратманов Денис
3. Вперёд в прошлое
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Вперед в прошлое 3

Никто и звать никак

Ром Полина
Фантастика:
фэнтези
7.18
рейтинг книги
Никто и звать никак

Мятежник

Прокофьев Роман Юрьевич
4. Стеллар
Фантастика:
боевая фантастика
7.39
рейтинг книги
Мятежник

Пропала, или Как влюбить в себя жену

Юнина Наталья
2. Исцели меня
Любовные романы:
современные любовные романы
6.70
рейтинг книги
Пропала, или Как влюбить в себя жену

Темный Патриарх Светлого Рода 6

Лисицин Евгений
6. Темный Патриарх Светлого Рода
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Темный Патриарх Светлого Рода 6

Случайная мама

Ручей Наталья
4. Случайный
Любовные романы:
современные любовные романы
6.78
рейтинг книги
Случайная мама

На границе империй. Том 8

INDIGO
12. Фортуна дама переменчивая
Фантастика:
космическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
На границе империй. Том 8

Сердце Дракона. Том 19. Часть 1

Клеванский Кирилл Сергеевич
19. Сердце дракона
Фантастика:
фэнтези
героическая фантастика
боевая фантастика
7.52
рейтинг книги
Сердце Дракона. Том 19. Часть 1

Кодекс Охотника. Книга V

Винокуров Юрий
5. Кодекс Охотника
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
4.50
рейтинг книги
Кодекс Охотника. Книга V

Дракон - не подарок

Суббота Светлана
2. Королевская академия Драко
Фантастика:
фэнтези
6.74
рейтинг книги
Дракон - не подарок

Беглец

Кораблев Родион
15. Другая сторона
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
рпг
5.00
рейтинг книги
Беглец

Хозяйка старой усадьбы

Скор Элен
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
8.07
рейтинг книги
Хозяйка старой усадьбы

Развод и девичья фамилия

Зика Натаэль
Любовные романы:
современные любовные романы
5.25
рейтинг книги
Развод и девичья фамилия

Я еще не князь. Книга XIV

Дрейк Сириус
14. Дорогой барон!
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Я еще не князь. Книга XIV